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가격 행동과 부피에 기반한 전략을 따르는 경향

저자:차오장, 날짜: 2024-01-16 17:34:04
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전반적인 설명

이 전략은 주로 단순한 이동 평균과 거래 부피의 조합을 사용하여 시장 트렌드의 방향을 결정합니다. 시장 트렌드가 상대적으로 강할 때 적절한 입구 및 출구 지점을 확인하려고합니다. 양적 전략을 따르는 트렌드 범주에 속합니다.

전략 논리

이 전략은 시장 트렌드를 결정하기 위해 다른 기간의 두 가지 간단한 이동 평균을 채택합니다. 짧은 기간 이동 평균은 가격 변화 트렌드를 더 빠르게 파악 할 수 있으며, 긴 기간은 약간의 소음을 필터하는 데 도움이됩니다. 짧은 기간 MA가 더 긴 기간 1을 넘어서면 구매 신호가 생성되며 상승 추세의 시작을 나타냅니다. 짧은 기간 MA가 더 긴 MA를 넘어서면 판매 신호가 생성되며 하락 추세의 시작을 나타냅니다.

또한 이 전략은 트렌드 신호를 확인하기 위한 거래량 지표도 포함합니다. 유효한 구매 및 판매 신호는 특정 기간 평균보다 부피가 높을 때만 활성화되며, 따라서 일부 잠재적 인 잘못된 브레이크오프를 필터링합니다.

포지션을 입력 할 때 전략은 또한 적절한 입점 지점을 선택하기 위해 동적 지원 / 저항 수준을 고려합니다. 가격은 지원 수준 이상의 경우에만 구매하고 가격이 저항 수준 이하일 때만 판매합니다. 이것은 범위 제한 시장에서 어느 정도 휘프사의 위험을 완화하는 데 도움이됩니다.

장점

이 전략은 다음과 같은 탁월한 장점을 가지고 있습니다.

  1. 신호 규칙은 간단하고 명확하고 이해하기 쉽고 매개 변수를 조정하기 쉽고 양자 거래 초보자에게 적합합니다.

  2. 가격 행동과 부피 분석을 결합하여 시장 트렌드를 더 잘 파악하고 잘못된 브레이크를 필터합니다.

  3. 그것은 휘프사우드 될 위험을 완화하기 위해 유리한 출입 시기를 선택하기 위해 동적 지원 / 저항 수준을 사용합니다.

  4. 백테스트 데이터가 풍부하고 매개 변수는 여러 번의 최적화를 거쳐서 비교적 안정적인 라이브 성능을 얻었습니다.

위험성

이 전략은 또한 다음과 같은 측면에서 몇 가지 잠재적인 위험을 가지고 있습니다.

  1. 트렌드를 따라가는 전략으로서, 범위에 묶인 시장에서 일관된 손실을 입을 수 있습니다.

  2. 단순한 이동 평균 자체는 가격 변화에 느리게 반응하며 빠른 반전을 적시에 파악할 수 없습니다.

  3. 동적 지지/저항 수준을 결정하는 데 약간의 지연이 있을 수 있으며, 거짓 파업 위험을 완전히 피할 수 없습니다.

  4. 최적화는 과도한 부착의 위험을 안고 있습니다. 라이브 성능은 백테스트 결과에서 어느 정도 벗어날 수 있습니다.

위의 위험은 다음과 같이 완화 될 수 있습니다.

  1. 트렌드와 역전 지표를 결합한 출입/출출 규칙을 개선합니다.
  2. 기계 학습을 통해 매개 변수를 지속적으로 최적화하여 전략을 더욱 견고하게 합니다.
  3. 단일 거래 손실 금액을 제어하기 위해 중지 손실을 추가합니다.

최적화 방향

이 전략은 여전히 개선할 여지가 있습니다.

  1. 다른 종류의 이동평균을 시도해보세요. 예를 들어, 기하급수적인 MA, KAMA.

  2. 부피의 다차원 분석을 수행합니다. 예를 들어, 클라마틱 부피, 수축.

  3. 기계 학습을 이용한 자동 매개 변수 조정/ 업데이트를 활성화합니다.

  4. 손실을 줄이고 시장에서 적시에 포지션을 되돌리기 위해 반전 지표를 추가하십시오.

  5. 개별 주식의 적정한 가치를 결정하기 위해 기본 데이터를 포함합니다.

  6. 벤치마크별 매개 변수 집합과 백테스트 워크플로우 설계

결론

요약하자면, 이것은 일반적인 적용 가능성을 가진 전형적인 트렌드 다음 전략 템플릿입니다. 가격 액션, 볼륨 및 기타 차원을 합성하여 노이즈를 효과적으로 필터합니다. 그러나 트렌드 다음 전략으로, 여전히 체계적인 위험을 지니고 있으며 신뢰할 수 있는 라이브 거래를하기 전에 지속적인 개선과 최적화가 필요합니다.

/*backtest
start: 2023-12-16 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("PVSRA Strategy", overlay=true)

// Price Action
shortMaPeriod = input(50, "Short MA Period")
longMaPeriod = input(25, "Long MA Period")
shortMa = sma(close, shortMaPeriod)  // Simple Moving Average for short period
longMa = sma(close, longMaPeriod)    // Simple Moving Average for long period

// Volume Analysis
volMaPeriod = input(25, "Volume MA Period")
volMa = sma(volume, volMaPeriod)     // Simple Moving Average for volume

// Support and Resistance
support = lowest(low, 30)
resistance = highest(high, 30)

// Entry Conditions
longCondition = crossover(shortMa, longMa) and (volume > volMa) and (close > support)
shortCondition = crossunder(shortMa, longMa) and (volume > volMa) and (close < resistance)

// Plotting
plot(shortMa, color=color.blue, title="Short MA")
plot(longMa, color=color.red, title="Long MA")
plot(support, color=color.green, title="Dynamic Support")
plot(resistance, color=color.red, title="Dynamic Resistance")

// Entering and Exiting Positions
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
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